原則7：人間の関与を極限まで減らす

実行主義におけるAI活用の第7原則は「人間の関与を極限まで減らす」です。これは、AIシステムの運用において、人間の介入を最終的な判断やフィードバックといったクリティカルなポイントに限定し、それ以外のプロセスは可能な限りAIに自律させることを目指します。

実践方法・テクニック

具体的な実践方法・テクニックには以下のようなものがあります。

• 例外処理の設計: AIが自律的に処理できないケースや、判断に迷う可能性のある状況をあらかじめ定義します。そのような例外が発生した場合にのみ、人間にエスカレーション（対応を依頼）するルールを設定します。
• 信頼度スコアリング: AIの出力や判断に対して信頼度スコアを付与する仕組みを導入します。スコアが一定基準以上のものは自動的に承認し、基準に満たないものや重要度の高いものだけを人間が確認・判断します。
• フィードバックループの構築: 人間が行った修正や最終判断の結果をAIにフィードバックし、AIが継続的に学習して精度を向上させる仕組み（学習ループ）を構築します。
• モニタリングと監査: AIの稼働状況、処理結果、パフォーマンスなどを定期的にモニタリング（監視）します。また、AIの判断プロセスや結果が期待通りであり、倫理的・法的な問題がないかを監査する体制を整備します。

実践レベル

• 初級：AIが生成した文章やコードの最終チェックを行う。
• 中級：AIによる顧客問い合わせへの一次回答をレビューし、必要に応じて修正・承認する。AIによるデータ分析結果の妥当性を評価する。
• 上級：AIが提案した複数の戦略オプションの中から最終決定を行う。AIの自律的な業務遂行プロセス全体を監督し、パフォーマンスを評価・改善する。

成功事例（架空）

• カスタマーサポートセンターが、問い合わせ内容の自動分類、FAQに基づいた自動回答生成システムを導入。AIの回答信頼度が90%以上のものは自動送信し、それ未満や複雑な問い合わせのみオペレーターが対応。オペレーターはより高度な問題解決に集中できるようになり、応答時間を平均60%短縮、顧客満足度も向上した。

人間の役割を戦略的な監督と質の高いフィードバックに絞ることで、AIシステムの自律性と効率性を最大化し、人間はより高度な課題解決に集中できます。